Михеенкова М.А., Финн В.К. (Москва) Интеллектуальные системы для анализа социологических данных: задачи, логика, архитектура
Характерной потребностью различных эмпирических областей исследования является необходимость извлечения интерпретируемых зависимостей между различными факторами, неявно содержащимися в массивах данных. Существенным при этом оказывается наличие среди исходных данных нечисловых параметров. Эти потребности обслуживаются областью (искусственного интеллекта), получившей название «Интеллектуальный анализ данных» (ИАД) и объединяющей достаточно разнородные методы – алгебраические и логико-комбинаторные методы машинного обучения в том числе. Отдельная ветвь ИАД – интеллектуальный анализ социологических данных (ИАСД) – призвана решать задачи структурирования, упорядочения и систематизации социологических данных с последующим извлечением эмпирических закономерностей из исходных фактов.
